Introduzione all'IA con Python
Un corso di Rodrigo Montemayor, Programmatore
Impara i fondamenti dell'intelligenza artificiale e come applicarla nella risoluzione di problemi
Grazie al machine learning, tutti i settori stanno rivoluzionando il modo in cui lavorano. In questo corso online, l'esperto programmatore Rodrigo Montemayor ti insegnerà da zero i fondamenti dell'apprendimento automatico con Python.
Durante le lezioni imparerai cos'è e come funziona, quali tipi esistono e come l'apprendimento automatico può essere applicato per risolvere vari problemi. Preparati a far parte del futuro dell'intelligenza artificiale.
Cosa imparerai in questo corso online?
29 lezioni & 34 download
Cosa include questo corso?
Inizierai il corso conoscendo meglio il tuo insegnante Rodrigo Montemayor, che ti parlerà della sua carriera di programmatore e delle sue maggiori referenze.
Successivamente, vedrai cos'è l'apprendimento automatico e come può essere applicato in diversi settori. Quindi, scoprirai i tipi di apprendimento automatico esistenti.
Nella prossima unità, porrai un problema nei concetti di machine learning e capirai che i dati sono essenziali per ottenere risultati. Passo dopo passo, imparerai alcuni termini come tag, funzionalità o librerie. Quindi, creerai il tuo primo modello usando la regressione lineare. Capirai come funzionano il processo di formazione e il calcolo delle perdite per migliorare automaticamente e scoprirai i problemi più comuni.
Successivamente, Rodrigo ti darà alcuni consigli su come gestire e rappresentare i dati. Parlerà anche di un altro tipo di modello, la regressione logistica, oltre alle reti neurali. Infine, imparerai a sfruttare i modelli esistenti e precedentemente addestrati per risolvere i problemi.
- 98% valutazioni positive (453)
- 29.263 allievi
- 29 lezioni (4h 22m)
- 34 risorse aggiuntive (16 file)
- Online al tuo ritmo
- Disponibile sull'app
- Audio: Spagnolo, Inglese, Francese, indonesiano, Italiano, Portoghese, rumeno, Türkçe
- Spagnolo · Inglese · Portoghese · Tedesco · Francese · Italiano · Polacco · Olandese · Türkçe · rumeno · indonesiano
- Livello: Principiante
- Acceso illimitato per sempre
Qual è il progetto del corso?
Realizzerai un modello di apprendimento automatico che serve a classificare e rilevare le tue immagini utilizzando le reti neurali.
Progetti di allievi del corso
A chi è rivolto questo corso online?
Chiunque sia interessato ad apprendere le basi dell'apprendimento automatico.
Requisiti e materiale
Per svolgere questo corso avrai bisogno di una conoscenza di base di Python.
Recensioni
Rodrigo Montemayor
Un corso di Rodrigo Montemayor
Rodrigo Montemayor è un programmatore da più di 20 anni. Ha lavorato con molte delle più grandi aziende messicane e anche internazionali, nello sviluppo web, mobile e desktop. Inoltre, attraverso la propria azienda, ha creato software per tutti i tipi di clienti, come vari marchi tecnologici, sicurezza informatica, automazione e intelligenza artificiale.
Condivide invece i contenuti sul canale Youtube di RingaTech, con l'obiettivo di insegnare e informare su tecnologia, sicurezza informatica e intelligenza artificiale. Nell'ambito del canale ha sviluppato alcuni progetti e giochi il cui codice è disponibile al pubblico.
Contenuti
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U1
introduzione
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Presentazione
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influenze
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U2
Le basi dell'apprendimento automatico
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Cos'è l'apprendimento automatico?
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Possibilità di apprendimento automatico
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Configurazione dell'ambiente di lavoro
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U3
i tuoi primi modelli
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Tipi ed esempi di machine learning
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Dati: la base di ogni modello
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Librerie Python
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Il tuo primo modello: regressione lineare
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Regressione lineare in dettaglio
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U4
Algoritmi di apprendimento automatico
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Insiemi e analisi dei dati
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Esercizio di regressione lineare
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Regressione logistica
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Esercizio di regressione logistica
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alberi decisionali
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Esercizio sugli alberi decisionali
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U5
Più algoritmi di apprendimento automatico
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supportare le macchine vettoriali
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Supporta l'esercizio della macchina vettoriale
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Clustering con K-medie
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Esercizio di clustering con K-medie
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U6
Reti neurali e deep learning
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Intuizione e come apprendono le reti neurali
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Rete neurale di regressione
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Classificazione 1 rete neurale
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Classificazione Rete neurale 2
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Convoluzioni e filtri
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Reti neurali convoluzionali 1
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Reti neurali convoluzionali 2
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Trasferimento di apprendimento 1
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Trasferimento di apprendimento 2
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PF
Progetto finale
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Introduzione all'intelligenza artificiale con Python
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Cosa aspettarsi da un corso Domestika
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Impara al tuo ritmo
Divertiti imparando comodamente da casa e senza orari. Sei tu a decidere quando seguire le lezioni.
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Impara dai migliori professionisti
Impara i metodi e le tecniche più utili insieme ai migliori professionisti del settore creativo.
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Conosci insegnanti di grande esperienza
Ogni insegnante ti trasmetterà le sue conoscenze con passione e spiegazioni chiare, offrendoti una prospettiva professionale in ogni lezione.
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Attestati
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Siediti in prima fila
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Condividi conoscenze e idee
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Interagisci con una community creativa globale
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Segui corsi prodotti da veri professionisti
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Domande frequenti
Imparerai i concetti fondamentali del Machine Learning, come applicare algoritmi a problemi reali, lavorare con la visione artificiale, preparare e analizzare dati, e sviluppare progetti pratici usando Python e librerie popolari come pandas, scikit-learn e TensorFlow.
Il corso è di livello intermedio. Si consiglia di avere conoscenze base di programmazione in Python e nozioni generali di matematica per sfruttare al meglio i contenuti e gli esercizi pratici.
È necessario avere Python installato, accesso a Google Colab o Visual Studio Code, e conoscenze base di programmazione. Si raccomanda inoltre una connessione internet stabile e un computer con risorse sufficienti per eseguire notebook e librerie di Machine Learning.
Realizzerai progetti di classificazione di immagini e testi, rilevamento di anomalie, segmentazione clienti, modelli di regressione e classificazione binaria, e applicazioni di visione artificiale usando dataset reali e librerie Python.
Il corso tratta applicazioni come visione artificiale, riconoscimento di pattern, rilevamento frodi, diagnosi medica, previsione prezzi, segmentazione clienti e sistemi di raccomandazione personalizzati.
A differenza della programmazione tradizionale, il Machine Learning permette ai sistemi di imparare dai dati e migliorare automaticamente le prestazioni, invece di seguire regole programmate esplicitamente.
Lavorerai con pandas per l’analisi dati, scikit-learn per modelli di Machine Learning, TensorFlow e Keras per reti neurali, oltre a Google Colab e Visual Studio Code per programmare ed eseguire i tuoi progetti.
hasta ahora todo bien
MUY BUENO
Explica bien y le presta atencion a las personas que programan en google colab o las que programan en visual studio code
Hoy en dia el analisis de datos, python y la ia son las mejores herramientas para crecer, excelente curso, excelente enseñanza para la carrera profesional.
Curioso y refresco conocimientos y aprendo cosas en Python